Всё, что вам нужно знать о маленьких языковых моделях (SLM) и их применении

Все, что вы должны знать о маленьких языковых моделях (SLM) и их применении

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/abstract-computer-circuit-cyberspace-design-with-neon-lighting-technology-circuit-cyberspace-design-created-with-generative-aix9-1024×683.jpg”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/abstract-computer-circuit-cyberspace-design-with-neon-lighting-technology-circuit-cyberspace-design-created-with-generative-aix9-150×150.jpg”/>Большие модели языка (LLM), такие как GPT, PaLM, LLaMA и другие, привлекают большой интерес благодаря своим невероятным возможностям. Их способность использовать силу обработки естественного языка, генерации и понимания, создавая контент, отвечая на вопросы, кратко излагая текст и многое другое, сделали LLM главными героями последних нескольких месяцев.Однако высокие затраты на обучение и поддержку больших моделей, а также сложности в их настройке для конкретных целей, становятся для них вызовом. Модели, такие как ChatGPT от OpenAI и Bard от Google, требуют огромных объемов ресурсов, включая большой объем обучающих данных, значительное количество памяти для хранения, сложные фреймворки глубокого обучения и огромные объемы электроэнергии.Что такое маленькие модели языка?В качестве альтернативы на сцену выходят маленькие модели языка (SLM), которые становятся все более мощными и адаптируемыми. Маленькие модели языка, являющиеся компактными генеративными моделями искусственного интеллекта, отличаются малым размером нейронной сети, количеством параметров и объемом обучающих данных. SLM требуют меньше памяти и вычислительной мощности, чем большие модели языка, что делает их идеальными для развертывания на месте и на устройстве.SLM являются перспективным выбором в ситуациях, когда имеются ограничения ресурсов, поскольку термин “маленький” относится как к эффективности, так и к архитектуре модели. Благодаря своему легковесному дизайну, SLM предоставляют гибкое решение для различных приложений, обеспечивая баланс между производительностью и использованием ресурсов.Значимость маленьких моделей языка<ol><li>Эффективность: По сравнению с большими моделями языка, SLM более эффективны в обучении и развертывании. Бизнесы, стремящиеся снизить затраты на вычисления, могут работать с менее мощным оборудованием и требовать меньше данных для обучения, что позволяет сэкономить значительную сумму денег.</li></ol><ol><li>Прозрачность: По сравнению со сложными большими моделями, маленькие модели языка обычно проявляют большую прозрачность и объяснимое поведение. Благодаря своей прозрачности, процессы принятия решений модели легче понять и проверить, что упрощает обнаружение и исправление уязвимостей безопасности.</li></ol><ol><li>Точность: Маленькие модели языка производят фактически правильную информацию и менее подвержены проявлению предвзятости из-за своего небольшого масштаба. Благодаря совершенствованию путем направленного обучения на конкретных наборах данных, соответствующих стандартам различных бизнесов, они могут давать последовательно правильные результаты.</li></ol><ol><li>Безопасность: В отношении безопасности маленькие модели языка обладают лучшими характеристиками по сравнению со своими большими аналогами. SLM по своей природе более безопасны, так как имеют меньший объем кода и меньшее количество параметров, что уменьшает возможную атаку со стороны злоумышленников. Контроль над обучающими данными помогает дополнительно усилить безопасность, позволяя бизнесам выбирать соответствующие наборы данных и снижать риски, связанные с вредоносными или предвзятыми данными.</li></ol>Примеры маленьких моделей языка<ol><li>DistilBERT – более быстрая и компактная версия BERT, сохраняющая производительность без ущерба эффективности.</li></ol><ol><li>Orca 2 от Microsoft использует синтетические данные для улучшения Llama 2 от Meta и достигает конкурентоспособного уровня производительности, особенно в задачах нулевого рассмотрения.</li></ol><ol><li>Phi 2 от Microsoft – это модель языка на основе трансформера, которая акцентирует внимание на адаптивности и эффективности. Она обладает удивительными способностями в логическом мышлении, здравом смысле, математическом рассуждении и понимании языка.</li></ol><ol><li>Модифицированные версии модели BERT от Google, включая BERT Mini, Small, VoAGI и Tiny, разработаны для соответствия разным ограничениям ресурсов. Эти версии предлагают гибкость в различных приложениях, начиная от Mini с 4,4 миллиона параметров до VoAGI с 41 миллионом.</li></ol>Практические применения маленьких моделей языка<ol><li>Автоматизация обслуживания клиентов: SLM идеально подходят для автоматизации работы службы поддержки клиентов благодаря их увеличенной гибкости и эффективности. Микро-модели эффективно обрабатывают рутинные проблемы и запросы клиентов, освобождая человеческих агентов для более индивидуальных взаимодействий.</li></ol><ol><li>Поддержка разработки продукта: Модели на краю (edge models) являются неотъемлемой частью разработки продукта, помогая с идеи генерацией, тестированием функций и прогнозированием запросов клиентов.</li></ol>

Автоматизация электронной почты: Маленькие языковые модели помогают ускорить переписку по электронной почте путем составления электронных писем, автоматизации ответов и предложения улучшений. Гарантированная своевременная и эффективная переписка по электронной почте повышает производительность как для отдельных лиц, так и для компаний.

Оптимизация продаж и маркетинга: Персонализированные маркетинговые материалы, включая предложения по продуктам и индивидуальные рассылки по электронной почте, наилучшим образом создаются с использованием маленьких языковых моделей. Это дает компаниям возможность максимизировать свои маркетинговые и продажные усилия и отправлять более точные и воздействующие сообщения.

Заключение

В заключение, маленькие языковые модели становятся чрезвычайно полезными инструментами в сообществе искусственного интеллекта. Их универсальность в деловой среде, а также их эффективность, настраиваемость и улучшенные функции безопасности, ставят их в сильное положение для влияния на направление развития применений искусственного интеллекта в будущем.

Ссылки